• 한국항공우주학회지
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• 제49권6호
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• pp.473-480
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• 2021

소형 무인비행체 드론의 비행제어기(Flight Controller) 소프트웨어로 널리 사용되고 있는 오픈소스(Open Source)에 대한 정적분석(Static Analysis)을 통해 소프트웨어 품질의 문제점을 분석하고 개선 방안을 제시한다. 소프트웨어 품질 기준으로는 국제적으로 널리 적용되고 있는 MISRA 코딩 규칙을 선정하였으며, 정적분석 도구는 국제 도구인증(Tool Certification)을 받아 항공분야 뿐만 아니라 안전성(Safety)이 요구되는 자동차, 철도, 원자력, 의료 등 모든 산업에서 활용되고 있는 LDRA Tool을 사용하였다. 오픈소스 모듈의 구조, 사용 데이터 분석, 코딩 규칙 준수, 품질 지표(복잡도 및 시험성) 등 소프트웨어의 품질 전반에서 안전성을 위협하는 문제점들을 발견하였으며, 이에 대한 개선 방안을 제시하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.307-312
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• 2023

북한은 이미 오래 전부터 지하 공간을 군사적으로 활용하고 있으며, 현재는 비대칭 전력을 운용하기 위한 핵심거점으로 고도화하고 있다. 이에 따라, 특수작전팀은 지하작전 수행을 위한 싸우는 방법, 무기체계, 조직 구조 등이 필요하다. 이에 본고에서는 틸트로터형 드론, 첨단센서, 통신 중계기, 소형로봇 등을 융·복합한 지하작전용 무인체계 플랫폼과 특수작전팀이 이를 운용할 수 있는 체계를 제시하였다. 이를 통해, 특수작전팀은 생존성을 강화할 수 있고, 작전 효용성을 극대화할 수 있을 것이다. 향후, 특수전사령부에서 본고에서 제시한 지하작전 관련 아이디어를 집단지성을 통해 더욱 발전시킨다면 단기간 내에 한반도의 전장 환경에 최적화된 지하작전 교리, 무기체계, 조직·편성 등을 도출할 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.919-925
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• 2023

현대의 드론에 장착되고 있는 임무 장비들의 소형화되고, 감시, 정찰 등의 여러 임무를 수행한다. 이에 따라 임무 장비는 풍하중, 모터 회전 등에 외란에 노출이 되어있으며, EOTS 구동에 있어 불안정성을 야기할 수 있다. 특히 EOTS의 시선의 위치 변경에 있어 단순 Step 입력은 급격한 속도의 변화를 일으켜 오버슈트를 발생시키며 여러 외란과 함께 불안정성을 야기할 수 있다. 따라서 EOTS의 시선의 변경을 할 시에 각속도가 사다리꼴 형태로 움직일 수 있도록 프로파일을 설정하고, 이를 이중 루프 제어기를 설계하여 위치 피드백을 받는 외부 루프의 Input에 적용 후 시스템의 안정성 비교와 최대 속도, 최대 가속도를 변화시키면서, 시스템이 안정적인 범위 내에서 속도 프로파일의 최적화를 연구하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권1호
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• pp.26-37
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• 2022

최근의 정보기술발달에 힘입어 소형 무인 비행체를 활용한 각종 물리탐사 방법들이 제안되고 그 해석방법들에 대한 연구가 소개되고 있다. 이 연구에서는 한국지질자원연구원에서 개발 중인 송수신 분리형 무인 항공 전자탐사 장비를 소개하고 획득한 자료의 타당성 검증을 위해 수행된 시험자료를 분석하여 해석하는 방법을 제안하는 연구를 수행하였다. 특히, 수신기가 드론에 매달린 채로 탐사가 수행되기 때문에 발생되는 흔들림 성분의 영향을 고찰하고 회전변환을 이용하여 보정하였다. 한편, 비행체에 의한 탐사는 송수신기 간의 거리, 고도 등 여러 탐사 변수들이 실시간으로 변하게 되고 획득한 자료는 지상 탐사보다 더 많은 잡음을 포함하게 되어 전통적인 해석방법으로의 해석에 많은 어려움이 따른다. 따라서, 이 연구에서는 획득한 전자탐사자료를 이용하여 빠르게 겉보기 비저항을 예측할 수 있는 순환 인공 신경망 모델을 구축하였으며, 현장자료의 분석을 통해 얻어진 잡음들을 수치모델링을 통해 생성한 학습자료에 포함시켜 잡음이 포함된 자료의 예측성능을 향상시켰다. 학습된 순환 신경망 모델을 시험탐사 현장자료에 적용시킨 결과 지상탐사 및 전기비저항 탐사 결과와 유사한 겉보기 비저항을 예측함을 확인하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권4호
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• pp.67-74
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• 2023

최근 미래의 운송시스템으로 도심교통항공(Urban Aircraft Mobility)이 주목받고 있으며 소형 드론도 다양한 산업에서 역할을 하고 있다. 다양한 종류의 항공 시스템 고장은 추락으로 막대한 재산 및 인명 피해로 이어질 수 있다. 항공 시스템이 많이 활용되는 무기체계에서도 고장은 임무 실패의 결과를 유발한다. 본 논문에서는 항공 시스템의 이상(Anomaly)을 탐지하여 개발 및 생산 간 시스템의 신뢰도를 높이고 운용 중 사고를 예방할 수 있도록 딥러닝 기술을 활용한 이상 탐지 모델을 연구했다. 모델 훈련 및 평가 데이터로 극저온 환경에서 시스템의 전류 데이터를 활용하였으며 이미지 인식에 많이 활용되는 딥러닝 기법 합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network)을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구현했다. 시험 대상 시스템은 극저온 환경에서 다양한 형태의 고장이 유발되었고 전륫값의 특이점이 나타났다. 시스템 정상 및 고장 데이터를 활용하여 모델을 훈련 시키고 평가한 결과 98% 이상의 재현율(Recall)로 이상 탐지하는 것을 확인했다.